其中運(yùn)算解碼器主要完成各種算術(shù)運(yùn)算(如加減乘除)和邏輯運(yùn)算(如邏輯加、邏輯乘、邏輯反運(yùn)算)；控制器不具備運(yùn)算的功能，只是讀取各種指令，并進(jìn)行分析，做出相應(yīng)的控制。\x0d\x0a2。通常CPU中有幾個(gè)寄存器，可以直接參與運(yùn)算，存儲(chǔ)運(yùn)算的中間結(jié)果。

兩者側(cè)重點(diǎn)不同。GPU用于圖像，CPU用于數(shù)據(jù)。比較它們并不容易。如果非要比較的話，GPU比CPU強(qiáng)。我同意底樓，側(cè)重點(diǎn)不同。目前GPU的集成度和設(shè)計(jì)復(fù)雜度都高于CPU，GPU也可以通過軟件運(yùn)行CPU的部分工作，但其運(yùn)算能力強(qiáng)于CPU。根據(jù)目前的情況，我個(gè)人認(rèn)為未來GPU不會(huì)取代CPU成為電腦的核心，但會(huì)和CPU融合，電腦其他配件的集成度會(huì)越來越高。也許未來的臺式主機(jī)只會(huì)是現(xiàn)在的筆記本。

NVIDIA在VMware年度大會(huì)VMWorld之際宣布了兩項(xiàng)重要技術(shù)。一個(gè)是宣布虛擬化名為v computer server運(yùn)算的服務(wù)器，另一個(gè)是聯(lián)手VMware和AWS將基于GPU加速平臺的資源整合到VMwareCloudonAWS混合云服務(wù)中，從而進(jìn)行科學(xué)研究，數(shù)據(jù)分析分析?！鴙 computer server的目的是將GPU虛擬化技術(shù)帶入云協(xié)作運(yùn)算雖然GPU虛擬化技術(shù)已經(jīng)實(shí)踐多年，傳統(tǒng)的云協(xié)作運(yùn)算還是基于CPU的，但是現(xiàn)代的運(yùn)算內(nèi)容已經(jīng)不夠用了。而vComputeServer就是將GPU虛擬化引入云協(xié)作的概念運(yùn)算。通過與VMware的合作，VMware的vSphere虛擬化平臺可以使用GPU資源為運(yùn)算，可以在vSphere平臺的虛擬機(jī)上搭載一個(gè)或多個(gè)虛擬GPU資源，也可以與NVIDIAGPUCloud的-串聯(lián)。

使用大數(shù)據(jù)技術(shù)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和大量的存儲(chǔ)空間，因此需要一定的硬件配置來支持大數(shù)據(jù)處理。以下是一些常見的配置要求:CPU:建議使用多核處理器，如IntelXeon或AMDOpteron，最好是高頻核。內(nèi)存:至少需要16GB內(nèi)存，建議使用ECC(Errorcorrectingcode)內(nèi)存，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

網(wǎng)絡(luò):使用高速網(wǎng)絡(luò)連接，如千兆以太網(wǎng)或更高速的網(wǎng)絡(luò)連接，進(jìn)行快速傳輸數(shù)據(jù) GPU:如果需要做深度學(xué)習(xí)或人工智能處理，需要使用具有大規(guī)模并行計(jì)算能力的顯卡，如NVIDIA的Tesla系列或AMD的RadeonInstinct系列。綜上所述，一臺配備高性能CPU、大容量ECC內(nèi)存、高速SSD硬盤、高速網(wǎng)絡(luò)連接、支持大規(guī)模并行計(jì)算的GPU的計(jì)算機(jī)，可以滿足大數(shù)據(jù)處理的需求。

GPU可以通過軟件支持輔助CPU運(yùn)算第一步:CPU從文件系統(tǒng)中讀取原數(shù)據(jù)，分離圖形數(shù)據(jù)，放入系統(tǒng)內(nèi)存；第二步:CPU準(zhǔn)備放圖形-2。第三步:CPU請求GPU開始處理數(shù)據(jù)第四步:GPU開始處理數(shù)據(jù)，處理后的數(shù)據(jù)還在內(nèi)存中，第五步:圖形數(shù)據(jù)處理后，準(zhǔn)備輸出或已經(jīng)輸出。